数据结构与算法

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页数:364
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出版时间:2010-3
价格:35.00元
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isbn号码:9787302219941
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  • 数据结构
  • 算法
  • 计算机科学
  • 编程
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具体描述

《数据结构与算法》是为非计算机专业开设数据结构与算法课程需要而编写的。作者在编写过程中力求做到内容精炼,同时反映该课程的新发展,知识点的介绍和实际应用紧密结合,使读者易学易用。

针对非计算机专业安排的学时少,学生相关基础知识相对薄弱且一般不独立开设算法设计课等特点,本教材从应用的角度,有重点地介绍数据处理中常用的数据结构——线性表、树与二叉树、图以及基本的数据处理技术——查找和排序方法。同时,把回溯法、分治法、贪心法、动态规划法等常用的算法设计方法融入其中,把数据结构介绍和算法设计讨论紧密结合。让读者更具体、更深刻地理解各种常用的数据结构及它们与算法之间的关系,从而学以致用。

《数据结构与算法》可作为普通高等院校数据结构课程教材,也可供从事计算机应用开发的科技人员参考。

《现代软件工程实践》 内容简介: 在当今快速迭代的软件开发领域,仅仅掌握编程语言和基础的算法知识已远远不足以构建出健壮、可维护且高效的复杂系统。《现代软件工程实践》一书旨在为读者提供一套全面、系统且与时俱进的软件工程知识体系,涵盖从需求分析到系统部署和维护的整个生命周期。本书的视角超越了单一的代码实现层面,深入探讨了如何通过科学的管理方法、先进的开发流程和严谨的质量保证体系,确保软件项目的成功交付。 本书的核心结构围绕现代软件开发的六大支柱展开:需求工程的精细化、架构设计的决策艺术、敏捷与DevOps文化的落地、代码质量的深度管控、系统测试的策略制定,以及项目管理的实战智慧。我们力求用清晰的理论阐述配合丰富的行业案例,帮助读者建立起“工程思维”,理解如何在资源、时间与质量的制约下做出最优的工程决策。 第一部分:需求驱动与价值定义 软件的起点永远是“解决什么问题”。本部分详尽阐述了需求工程的现代方法。我们不再局限于传统的瀑布模型下的文档堆砌,而是深入探讨了用户故事(User Story)的有效撰写、验收标准(Acceptance Criteria)的精确定义,以及如何利用最小可行产品(MVP)的理念进行快速原型验证。重点内容包括: 探索性需求获取: 运用访谈、工作坊(如Story Mapping)和观察法,挖掘潜在和显性需求。 需求的结构化与优先级排序: 介绍MoSCoW、Kano模型等工具,确保开发资源投入到最具业务价值的功能上。 需求的可追溯性管理: 探讨如何建立从业务目标到代码实现的完整追溯链,确保软件始终服务于最初的商业目标。 第二部分:架构设计的决策与权衡 软件架构是系统的骨架,其选择对后期的扩展性、性能和可维护性有着决定性的影响。《现代软件工程实践》详细分析了主流的架构模式,并强调架构设计是充满权衡的艺术,而非僵化的规则。 架构模式的深度剖析: 深入讲解了微服务(Microservices)架构的优势、挑战与治理,以及事件驱动架构(EDA)在处理高并发和复杂交互场景中的应用。同时,对传统的分层架构(Layered Architecture)和六边形架构(Hexagonal/Ports and Adapters)进行了现代化的诠释和适用场景分析。 架构决策记录(ADR): 介绍如何系统地记录关键的架构选择及其背后的原因、权衡和替代方案,为系统的演进留下清晰的“决策地图”。 质量属性驱动设计: 重点论述如何将可用性(Availability)、可伸缩性(Scalability)、安全性(Security)和可观测性(Observability)作为首要驱动力,指导架构设计。 第三部分:敏捷流程与DevOps文化落地 现代软件交付依赖于快速反馈和持续改进的文化。《现代软件工程实践》将敏捷开发原则与持续交付(Continuous Delivery, CD)实践紧密结合。 Scrum与看板(Kanban)的精妙结合: 探讨如何根据团队特性和项目性质选择或混合使用敏捷框架,以及如何通过有效的站会、评审会和回顾会提升团队效能。 持续集成/持续交付(CI/CD)流水线的构建: 详细介绍了自动化构建、自动化测试、环境配置管理(Infrastructure as Code, IaC)和部署策略(如蓝绿部署、金丝雀发布)。 从代码到生产环境的全链路自动化: 关注如何使用工具链(如Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions)实现从代码提交到生产环境部署的无缝衔接,强调“人人都是运维”的DevOps理念。 第四部分:代码质量、重构与可维护性 高质量的代码是低成本维护的前提。本部分着眼于代码的内部结构和长期健康度。 设计原则的实战应用: 深入解读SOLID原则在日常编码中的应用场景,并辅以具体代码示例说明如何避免“上帝对象”和“脆弱的基类”。 代码异味(Code Smells)的识别与消除: 不仅列举常见的代码坏味道,更侧重于介绍如何安全地进行重构,保持代码的整洁和演化能力。 领域驱动设计(DDD)的初步接触: 介绍如何通过划分限界上下文(Bounded Context)和定义通用语言(Ubiquitous Language)来管理复杂业务逻辑,使代码结构更好地映射业务领域。 第五部分:系统测试的策略与深度 软件测试不再是交付前的最后一道工序,而是贯穿整个开发过程的活动。《现代软件工程实践》提出了一种金字塔形的测试策略。 单元测试的边界与深度: 强调测试的隔离性和速度,以及Mocking和Stubbing技术的正确使用。 集成测试与契约测试(Contract Testing): 阐述微服务架构下,如何通过契约测试替代高成本的端到端测试,确保服务间交互的可靠性。 性能测试与负载测试: 讲解如何设计有意义的负载场景,评估系统在真实压力下的表现,识别性能瓶颈。 第六部分:项目管理与风险控制 即使拥有优秀的技术栈和流程,项目管理上的失误仍可能导致项目失败。《现代软件工程实践》提供了实用的项目监控和风险管理工具。 度量与可视化: 介绍关键的工程度量指标(如交付周期、变更前置时间、失败恢复时间),以及如何使用燃尽图、累积流量图(CFD)等工具监控项目健康度。 技术债务管理: 明确技术债务的类型,并提供一套系统化的方法来评估、跟踪和偿还技术债务,防止其成为系统演进的阻碍。 跨职能团队的协作与冲突解决: 探讨在现代工程环境中,如何促进开发、测试、运维及业务团队之间的有效沟通和协作机制。 本书适合有一定编程基础,希望从“编码者”转型为“系统构建者”的初、中级软件工程师、技术负责人,以及希望了解现代开发流程的IT项目经理。它提供的是一套工程化的思维工具箱,旨在帮助读者构建出能够经受时间考验、易于维护和持续演进的优秀软件产品。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计得非常吸引人,深邃的蓝色背景配上简洁的白色字体,给人一种既专业又充满智慧的感觉。刚拿到手的时候,我首先被它的装帧质量所吸引,纸张厚实,印刷清晰,即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。迫不及待地翻开第一页,作者的开篇陈词就展现出一种对计算机科学核心领域的深刻理解和热情。他没有直接陷入枯燥的技术细节,而是用一种非常生动的比喻,将抽象的“数据组织”与现实生活中的“高效规划”联系起来,一下子拉近了与读者的距离。这种叙事方式,对于初学者来说简直是福音,它消除了我对复杂概念的天然恐惧感。我尤其欣赏作者在介绍基础概念时所展现出的那种循序渐进的耐心,每一个新的术语都被赋予了清晰的语境和恰当的例子。比如,在讲解树的遍历算法时,作者没有直接堆砌代码,而是用了一个详细的“寻宝地图”的比喻,每一步的决策都清晰可见,让人在理解原理的同时,也感受到了解决问题的乐趣。这本书的排版也非常讲究,关键定义和公式都用醒目的粗体突出显示,使得在复习查找时能迅速定位重点,极大地提高了学习效率。总而言之,从物理触感到初步阅读体验,这本书都传递出一种高质量的学习材料应有的风范。

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这本书在内容编排上展现出了极高的逻辑性和系统性,它仿佛不是简单地罗列知识点,而是在构建一座知识的阶梯,每一步都为你准备好了下一步需要的基石。我发现作者对于“抽象思维”的培养非常重视。在处理那些看似难以捉摸的算法思想时,他总能巧妙地引入一些巧妙的思维模型,帮助我们将那些复杂的计算过程具象化。比如,在讲解动态规划那一章节时,初看之下可能会觉得状态转移方程令人费解,但作者通过一个关于“最短路径问题”的经典案例,层层剥茧地展示了最优子结构和重叠子问题是如何自然地导向那个最终公式的。这种“发现式”的教学方法,远比死记硬背公式有效得多。更值得称赞的是,书中对时间复杂度和空间复杂度的分析部分,做得非常到位。它不仅仅给出了大O符号的结果,更重要的是解释了为什么是这个复杂度,以及在不同规模输入下,算法性能会如何变化。书中穿插的那些历史典故和理论的演进过程,也为冰冷的技术增添了一抹人文色彩,让我体会到这些知识是如何一步步被人类智慧打磨出来的,而不是凭空出现的真理。

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这本书的语言风格非常独特,它不像许多技术书籍那样,充满了僵硬的学术腔调,反而带有一种老派工程师特有的务实和幽默感。作者在解释那些容易混淆的概念时,经常会采用一种近乎“唠家常”的语气,但这种“唠家常”的背后,是对技术细节精确无误的把握。我记得在讲到递归与迭代的转换时,作者开玩笑说:“如果你发现自己陷入了无限的自我调用,也许是时候找个‘帮手’(即迭代)来帮你分担了。”这种恰到好处的幽默感,极大地缓解了深度学习过程中产生的枯燥和挫败感。此外,书中对不同算法的适用场景和“权衡取舍”(Trade-offs)的讨论非常深入和客观。它没有盲目推崇某一种“最优”解法,而是坦诚地分析了每种方法的优缺点、内存占用以及对特定数据分布的敏感性。这让我明白,在实际工程中,选择算法往往是一个复杂的决策过程,需要考虑的因素远比理论课本上展示的要多得多。这种成熟的视角,对于正准备进入工业界实践的读者来说,是无价的指导。

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我特别欣赏这本书在内容广度和深度上的完美平衡。它涵盖了基础的数据结构(如链表、栈、队列),并迅速过渡到了高级主题,如图论算法和高级排序方法,但每一步的衔接都非常平滑自然。令人惊喜的是,书中对现代计算环境中数据结构的应用也有所涉及。例如,在讨论哈希表时,作者深入分析了开放寻址法和链地址法在缓存友好性方面的差异,这明显超越了大学教材的标准要求。书中给出的伪代码清晰、简洁,既保证了算法思想的完整表达,又避免了特定编程语言的语法束缚,使得读者可以很容易地将其映射到自己熟悉的任何一种语言上进行实现。而在对复杂算法(如Dijkstra或Floyd-Warshall)的讲解中,作者不仅展示了标准的算法流程,还附带了性能优化的技巧,比如如何利用优先队列来提升最短路径算法的效率。这种“基础夯实后,再讲解进阶优化”的结构,使得读者在掌握核心原理后,能够迅速提升到工程实现的水平,真正做到“学以致用”。

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这本书的另一大亮点在于其配套的学习资源和对自我检验的重视程度。每一个章节的末尾,都附带了一系列设计精巧的练习题。这些题目不是简单的重复性劳动,而是涵盖了从基础理解到复杂应用的不同难度层次。有些题目甚至需要结合前后多个章节的知识点才能求解,极大地锻炼了读者的综合分析能力。更贴心的是,书中对于那些具有挑战性的难题,会提供非常详细的解题思路导引,而不是直接给出最终答案,这种“启发式”的反馈机制,让我感觉像是在一个经验丰富的导师指导下学习,每一次思考和突破都充满了成就感。阅读完这本书后,我感觉自己对计算机程序的底层运作逻辑有了一个全新的认识,不再仅仅满足于代码能跑起来,而是开始探究为什么它能这么快地跑起来。这种由内而外的思维转变,是任何快速速成书籍都无法给予的,它要求读者投入时间和精力,但所换来的知识的深度和内化程度,绝对是物超所值。

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